pandas 数据排序.sort_index()和.sort_values()

一. df. sort_values() 调用方式 DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last') axis:{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0,默认按照列排序,即纵向排序;如果为1,则是横向排序。 by:str or list of str;如果axis=0,那么by="列名";如果axis=1,那么by="行名"。 ascendin...

量化 / 学习笔记 2021-01-19 PM 171℃ 0条

python 输出列表(list)的 倒序

lists = [1,3,4,5,6,7,9,2] # 切片 print lists[::-1] # 函数reverse 对数组进行操作 lists.reverse() print lists # 函数reversed 返回一个迭代对象,需要list化 print list(reversed(lists))

量化 / 学习笔记 2021-01-16 AM 215℃ 0条

tenda路由器刷固件失败后恢复或者刷固件

1、电脑下载一个最新型号匹配的固件备用 2、网线接入tenda任意一个LAN口 3、将电脑“本地连接”设置静态IP地址,192.168.0.1或者192.168.1.1是网关,也就是tenda的IP 4、ping下一,192.168.0.1或者192.168.1.1,哪个能ping通就用哪个网端 5、一直开着CMD来ping -t 192.168.1.1,保持ping通状态 6、插Reset孔不放,然后拔电再通电 7、观察ping结果,也就是在有ping结果(有字节、时间和TTL)的时候松开Reset孔 8、重新ping通后,打开浏览器进入192...

网络 / 有点意思 2020-11-22 PM 190℃ 0条

python3将dict转为dataframe

对于定义的字典data = { 'row1' : [1,2,3,4], 'row2' : ['a' , 'b' , 'c' , 'd'] }, 按照官方文档方法,将其转化为dataframe: 不定义列名时: pd.DataFrame.from_dict(data, orient='index') 结果如下: 0 1 2 3 row1 1 2 3 4 row2 a b c d 定义列名时: pd.DataFrame.from_dict(data, orie...

量化 / 学习笔记 2020-11-15 PM 188℃ 0条

python中获取字典的key列表和value列表

# -*- coding: utf-8 -*- # 定义一个字典 dic = {'剧情': 11, '犯罪': 10, '动作': 8, '爱情': 3, '喜剧': 2, '冒险': 2, '悬疑': 2, '惊悚': 2, '奇幻': 1} #通过list将字典中的keys和values转化为列表 keys = list(dic.keys()) values = list(dic.values()) # 结果输出 print("keys列表为:",end='') print(keys) ...

量化 / 学习笔记 2020-11-15 PM 162℃ 0条

pandas删除列中重复的行

mydf = mydf.drop_duplicates(subset='列名')

量化 / 学习笔记 2020-11-15 PM 182℃ 0条

python 获取几小时之前,几分钟前,几天前,几个月前,及几年前的具体时间

# -*- coding: utf-8 -*- import datetime import arrow def getTime(flag, dayhourminute): ''' 获取几小时之前,几分钟前,几天前,几个月前,及几年前的具体时间 flag, 1:天;2:小时;3:分钟;4:月,5:年 :param flag: 1:天;2:小时;3:分钟;4:月,5:年 :param dayhourminute: 整数值 :return: ...

量化 / 学习笔记 2020-11-03 PM 204℃ 0条

pandas-数据的合并与拼接,非常好的总结

https://www.cnblogs.com/keye/p/10791705.html

量化 / 学习笔记 2020-11-01 AM 222℃ 0条

pandas修改列名

#method1,直接重新命名df1的列名 df1.columns=['a','B','c'] #method2,指定修改某列或某几列名字 df1.rename(columns={'a':'A','b':'B'},inplace=True)

量化 / 学习笔记 2020-11-01 AM 168℃ 0条

Python【Pandas】取交集、并集、差集

前堤条件:对于colums都相同的dataframe做过滤的时候 创建2个结构(列名)一致的DataFrame,df1和df2有1条重合的数据 import pandas as pd df1=pd.DataFrame([['a',10,'男'],['b',11,'女']],columns=['name','age','gender']) df2=pd.DataFrame([['a',10,'男']],columns=['name','age','gender']) df1 name age gender ...

量化 / 学习笔记 2020-11-01 AM 593℃ 0条

求两个pandas.Series的交/并集

>>> import pandas as pd >>> s1 = pd.Series([4,5,6,20,42]) >>> s2 = pd.Series([1,2,3,5,42]) # 求交集 # >>> pd.Series(list(set(s1).intersection(set(s2)))) 0 42 1 5 dtype: int64 # 求并集 # >>> pd.Series(list(set(s1).union(set(s2)))) 0 ...

量化 / 学习笔记 2020-11-01 AM 480℃ 0条

python编写MFI

pandas 实现通达信里的MFI 算法里的关键点: combine()和rolling().sum()方法 combine -- 综合运算, rolling().sum() -- 滚动求和 利用pd.Series的combine()方法, 可以对给定的两个序列执行元素级的操作. 该方法的签名为: Series.combine(self, other, func, fill_value=nan) 这里的func参数通常是一个lambda表达式: 比如: lambda x1, x2: 1.0 if x1>x2 else 0.0 利用自定义的lam...

量化 / 学习笔记 2020-10-20 PM 216℃ 0条